GLM-5.1 est le modèle de fondation phare de Z.AI conçu pour les tâches à long horizon, officiellement décrit comme capable de travailler en continu et de façon autonome sur une même tâche pendant jusqu'à 8 heures, en couvrant la planification, l'exécution, les tests, les corrections et la livraison.
- Entrée
- texte $1.4/M
- Sortie
- texte $4.4/M
- Lecture de cache
- $0.26/M
- Contexte
- 200K
- vs GPT-4o
- ~72% moins cher
Le prix en contexte
Position du prix parmi 60 modèles comparables
La barre montre où se situe le prix de ce modèle parmi tous les modèles du même type sur Synthorai. Le moins cher et le plus cher sont nommés à chaque extrémité. Ce sont des tarifs de base ; les remises lot, région et écriture en cache figurent sur la page des tarifs.
Spécifications et limites
Tokens
| Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur) | 200 000 |
|---|---|
| Sortie max (spéc. fournisseur) | 131 072 |
Mise en cache
| Mode | automatique |
|---|
Raisonnement
| Paramètre du fournisseur | thinking.type |
|---|---|
| Valeurs acceptées | enabled · disabled |
| Valeur par défaut | enabled, et le modèle détermine automatiquement s'il doit réfléchir appliquée si la requête ne précise rien |
| Désactivable | Oui |
| Comportement du raisonnement | La trace revient dans reasoning_content ; les traces des tours précédents sont effacées par défaut (clear_thinking true), et les blocs de réflexion entrelacés doivent être conservés et renvoyés avec les résultats d'outils. Pas de contrôle reasoning_effort: il est documenté pour GLM-5.2 uniquement. |
| Paramètre | reasoning_effort |
| Valeurs | minimal · low · medium · high la surface de paramètres de la passerelle - le mappage fournisseur ci-dessus s'applique |
Modèle
| Modalités | texte → texte |
|---|---|
| Paramètres | 744B au total · 40B actifs MoE |
| Licence | MIT |
- Fleuron d'ingénierie agentique de nouvelle génération (744B-A40B): travaille de façon autonome jusqu'à 8 heures d'affilée, sur des milliers d'appels d'outils
- contexte de 200K / 128K de sortie maximale
selon docs officielles Z.ai ↗
Utilisez GLM-5.1 en 30 secondes
Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="glm-5.1",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "glm-5.1",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "glm-5.1",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "glm-5.1",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("glm-5.1")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));À propos de GLM-5.1
- S'appuyant sur GLM-5, il met l'accent sur une boucle expérimenter-analyser-optimiser plutôt que sur une génération en une passe, ce qui permet l'exploration autonome, l'amélioration continue et une livraison stable dans des environnements d'ingénierie complexes.
- Z.AI présente cette montée de version comme une affaire d'endurance plus que de capacité de pointe : là où la version précédente plafonne tôt dans une boucle agentique, GLM-5.1 est documenté comme soutenant l'optimisation sur des centaines de tours et des milliers d'appels d'outils, avec un meilleur jugement sur les problèmes ambigus.
- Le modèle offre une fenêtre de contexte de 200K avec jusqu'à 128K tokens de sortie, plus des modes de réflexion et l'appel de fonctions.
- Les charges de travail nommées vont au-delà du code : dialogue général, écriture créative, génération de front-end et d'artefacts, et bureautique.
- La réflexion s'active via le même objet thinking que le reste de la lignée et laisse par défaut le modèle décider, la trace étant renvoyée dans un champ reasoning_content distinct ; notez que le contrôle d'effort de raisonnement ajouté plus tard par Z.AI est documenté comme réservé à GLM-5.2, ce modèle n'a donc aucun réglage d'effort.
- Les outils MCP, le streaming, la sortie JSON et la mise en cache automatique des préfixes sont tous pris en charge, et les poids sont publiés sous licence MIT.
- Synthorai expose GLM-5.1 derrière son endpoint compatible OpenAI pour une intégration directe.
FAQ
Peut-on essayer l'API GLM-5.1 gratuitement ?
Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $1.4/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 89 requêtes de ~8K tokens sur GLM-5.1.
Quels sont les points forts de GLM-5.1 ?
Travaille de façon autonome jusqu'à 8 heures ; boucle expérimenter-analyser-optimiser plutôt qu'une seule passe ; couvre de la planification aux tests et à la livraison. Voir la section À propos pour le tableau complet, tiré des notes de version officielles du fournisseur.
Combien coûte GLM-5.1 ?
Sur Synthorai, GLM-5.1 coûte $1.4 par million de tokens en entrée et $4.4 par million de tokens en sortie, soit le prix catalogue du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.26/M.
GLM-5.1 prend-il en charge la mise en cache des prompts ?
Oui, automatiquement : les prompts servis par Z.ai sont mis en cache sans modification de code. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.26/M contre $1.4/M hors cache. Guide de mise en cache des prompts →
Comment obtenir l'accès à GLM-5.1 ?
Pointez votre SDK OpenAI existant vers base_url="https://synthorai.io/v1", définissez model="glm-5.1", et c'est tout. Une seule clé API couvre tous les modèles de la passerelle.
GLM-5.1 est-il open source ?
Oui : les poids sont publiés sous MIT (licence). Ou passez-vous des GPU : la version hébergée ici est au paiement à l'usage, sans infrastructure à exploiter. Exécuter des modèles à poids ouverts →
Modèles associés
Comparer
Chaque valeur de cette page est transcrite de la documentation du fournisseur, liée ci-dessus, et porte la date de sa vérification. Les prix sont comparés à l'échelle du catalogue ; les valeurs de spécification que les fournisseurs définissent différemment sont présentées avec la différence indiquée plutôt que mises en graphique. Rien ici n'est mesuré par nous, et rien n'est noté.